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(資料圖片)

韓國電子和電信研究所(ETRI)的研究人員最近開發(fā)了一種基于深度學(xué)習(xí)的模型，可以幫助機器人產(chǎn)生引人入勝的非語言社交行為，例如擁抱或握手。他們的模型在arXiv上預(yù)發(fā)表的一篇論文中提出，可以通過觀察人類之間的互動，積極學(xué)習(xí)新的適合情境的社會行為。

“深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計算機視覺和自然語言理解等領(lǐng)域產(chǎn)生了有趣的結(jié)果，”進(jìn)行這項研究的研究人員之一Woo-RiKo告訴TechXplore?！拔覀冎謱⑸疃葘W(xué)習(xí)應(yīng)用于社交機器人，特別是通過讓機器人自己從人與人的互動中學(xué)習(xí)社交行為。我們的方法不需要人類行為模型的先驗知識，而人類行為模型的實施通常既昂貴又耗時”

Ko及其同事開發(fā)的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的架構(gòu)將谷歌研究人員在2014年推出的Seq2Seq(序列到序列)模型與生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)相結(jié)合。新架構(gòu)在AIR-Act2Act數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了訓(xùn)練，該數(shù)據(jù)集包含10種不同場景中發(fā)生的5,000次人機交互。

“擬議的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)由編碼器、解碼器和鑒別器組成，”Ko解釋道。“編碼器對當(dāng)前用戶行為進(jìn)行編碼，解碼器根據(jù)當(dāng)前用戶和機器人行為生成下一個機器人行為，鑒別器防止解碼器在生成長期行為時輸出無效的姿勢序列?！?/p>

AIR-Act2Act數(shù)據(jù)集中包含的5,000次交互用于提取超過110,000個訓(xùn)練樣本(即短視頻)，其中人類在與他人互動時執(zhí)行特定的非語言社交行為。研究人員專門訓(xùn)練他們的模型，為機器人生成五種非語言行為，即鞠躬、凝視、握手、擁抱和擋住自己的臉。

Ko和他的同事在一系列模擬中評估了他們的非語言社交行為生成模型，特別是將其應(yīng)用于Pepper的模擬版本，Pepper是一種在研究環(huán)境中廣泛使用的人形機器人。他們的初步發(fā)現(xiàn)很有希望，因為他們的模型在與人類的模擬交互過程中，在適當(dāng)?shù)臅r間成功地生成了五種行為。

“我們證明了可以使用深度學(xué)習(xí)方法教機器人不同類型的社交行為，”Ko說?！拔覀兊哪Ｐ瓦€可以產(chǎn)生更自然的行為，而不是在現(xiàn)有的基于規(guī)則的方法中重復(fù)預(yù)定義的行為。隨著機器人產(chǎn)生這些社交行為，用戶會覺得他們的行為得到了理解和情感上的照顧?！?/p>

由這組研究人員創(chuàng)建的新模型可以幫助社交機器人更具適應(yīng)性和社會響應(yīng)能力，進(jìn)而可以提高它們與人類用戶互動的整體質(zhì)量和流程。未來，它可以在廣泛的機器人系統(tǒng)上實施和測試，包括家庭服務(wù)機器人、引導(dǎo)機器人、送貨機器人、教育機器人和遠(yuǎn)程呈現(xiàn)機器人。

“我們現(xiàn)在打算進(jìn)行進(jìn)一步的實驗，以測試機器人在部署在現(xiàn)實世界中并面對人類時表現(xiàn)出適當(dāng)社交行為的能力;將測試所提議的行為生成器對機器人可能獲得的嘈雜輸入數(shù)據(jù)的穩(wěn)健性”柯補充道。“此外，通過收集和學(xué)習(xí)更多交互數(shù)據(jù)，我們計劃擴(kuò)展機器人可以展示的社交行為和復(fù)雜動作的數(shù)量?！?/p>

更多信息：Woo-RiKo等人，使用端到端